Aula_8

R Markdown

This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.

When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

summary(cars)

##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

Including Plots

You can also embed plots, for example:

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.

Base para gerar nosso documento:

Relembrando que:

1. YAML

• Uma seção de metadados
• Informações que serão usadas para gerar o arquivo final;
• Título do relatório;
• Autoria, data;
• Formato gerado, etc;
• Logo após, podemos definir aspectos da fonte via ;
• Há temas predefinidos que podem ser utilizados (ver exemplo 2 deste Rmd).

2. Chuncks

• Nos campos de código (também chamados de chunks) podemos adicionar códigos em R (ou em algumas outras linguagens);
• Os chunks são delimitados por três crases, e a linguagem deve ser especificada entre chaves.

3. Markdown

• É um formato de simples de markup, ou seja, de marcação de texto;
• Há diversos comando em que podemos marcar os nossos textos e códigos usando markdown.

4. CheatSheets (links)

• 1. Geral
• 2. Geral2
• 3. Chunks
• 4. markdown

Opções básicas:

1. markdown

• Destacar o texto em negrito (texto entre pares **)
• Destacar o texto em itálico (texto entre *)
• Tachar o texto (texto entre pares de ~~)
• Podemos usar o # para criar seções hierárquicas.
• Usamos 1. 2. 3. seguidos de ‘tab’ para criar listas numeradas.
• Usamos + , - ou * para criar listas não numeradas.
• Usamos para inserir links no documento.
• Usamos > para inserir uma citação em bloco.
• Podemos criar verbatim com o uso de texto entre ```

2. Chunks

• eval - Indica se o código deve ser executado.
• include - Indica se o código deve ser exibido no documento final. Os resultados não serão apresentados.
• collapse - Indica se o código e os resultados do chunk devem ser colapsados em um bloco único.
• echo - Indica se o código será exibido no documento final. Os resultados serão apresentados.
• error - Indica se mensagens de erros serão exibidas.
• message - Indica se mensagens geradas pelo código serão exibidas.
• warning - Indica se avisos gerados pelo código serão exibidos.
• fig.cap - Título de gráfico referente ao chunk.
• fig.height - Altura para gráficos criados pelo código (em polegadas).
• fig.width - Largura para gráficos criados pelo código (em polegadas).
• out.height - Proporção do tamanho da figura original inserida pelo código (espessura).

Ainda, Podemos Inserir figuras em nosso documento:
-> Direto de algum site / repositório;
  -![legenda](link)
-> Figura da pasta em que estamos trabalhando;
  -knitr::inlude_grphics(link)
  

Figura de link externo:

Logo-Rmarkdown

Figura de uma pasta de trabalho:

knitr::include_graphics("fig_mark1.png")

Figura Rmarkdown

Chunk: Código em R

• Podemos incluir os chuncks com o comando “Ctrl + Alt + I”

Ajustes gerais do chunk

• Veja que o include = FALSE desativa todo o chunck
• Normalmente utilizamos warning = FALSE e message = FALSE
• Silenciar o echos nem sempre é o ideal para o uso de relatórios científicos.

Podemos setar esses parametros do chunk de maneira geral

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, warning = FALSE, message = FALSE)

Usando o exemplo acima:

#CARREGANDO O(S) PACOTE(S)
library(tidyverse)
library(palmerpenguins)

#Carregando os dados:
data("penguins")

#Lendo os dados:
head(penguins)

## # A tibble: 6 × 8
##   species island    bill_length_mm bill_depth_mm flipper_length_mm body_mass_g
##   <fct>   <fct>              <dbl>         <dbl>             <int>       <int>
## 1 Adelie  Torgersen           39.1          18.7               181        3750
## 2 Adelie  Torgersen           39.5          17.4               186        3800
## 3 Adelie  Torgersen           40.3          18                 195        3250
## 4 Adelie  Torgersen           NA            NA                  NA          NA
## 5 Adelie  Torgersen           36.7          19.3               193        3450
## 6 Adelie  Torgersen           39.3          20.6               190        3650
## # ℹ 2 more variables: sex <fct>, year <int>

# calcula a média
media_massa_g <-
  mean(penguins$body_mass_g, na.rm = TRUE) 

 # converte de gramas para kilogramas
media_massa_kg_completo <-
  media_massa_g / 1000 

 # arredonda o valor para ter uma casa decimal
media_massa_kg <- round(media_massa_kg_completo, 1)

 # exibe o resultado
media_massa_kg 

## [1] 4.2

• Veja que nossos resultados foram apresentados em um verbatim separado

Gerar uma tabela para resumir meus dados:

media_massa <- penguins %>% # usamos a base de pinguins
  # agrupamos por especies, ilhas, sexo e ano
  dplyr::group_by(species, island ,sex, year) %>%  
  # calculamos a média da massa corporal 
  dplyr::summarise(media_massa = mean(body_mass_g, na.rm = TRUE)) %>% 
  # criamos uma nova coluna, com a massa em kg, e arredondada com 2 casas decimais
  dplyr::mutate(media_massa_kg = round(media_massa / 1000, 2)) %>%  
  # removemos a coluna da massa em gramas
  dplyr::select(-media_massa)

# Apresentamos o resultado da tabela:
media_massa

## # A tibble: 35 × 5
## # Groups:   species, island, sex [13]
##    species island sex     year media_massa_kg
##    <fct>   <fct>  <fct>  <int>          <dbl>
##  1 Adelie  Biscoe female  2007           3.47
##  2 Adelie  Biscoe female  2008           3.24
##  3 Adelie  Biscoe female  2009           3.45
##  4 Adelie  Biscoe male    2007           3.77
##  5 Adelie  Biscoe male    2008           4.01
##  6 Adelie  Biscoe male    2009           4.27
##  7 Adelie  Dream  female  2007           3.27
##  8 Adelie  Dream  female  2008           3.41
##  9 Adelie  Dream  female  2009           3.36
## 10 Adelie  Dream  male    2007           4.1 
## # ℹ 25 more rows

#Utilizando o pacote knitr: função kable()
media_massa %>%
  knitr::kable(align = "c",
               caption = "<center><strong> Tabela 1. Massa média de Palmer ")

Table:

Tabela 1. Massa média de Palmer

species	island	sex	year	media_massa_kg
Adelie	Biscoe	female	2007	3.47
Adelie	Biscoe	female	2008	3.24
Adelie	Biscoe	female	2009	3.45
Adelie	Biscoe	male	2007	3.77
Adelie	Biscoe	male	2008	4.01
Adelie	Biscoe	male	2009	4.27
Adelie	Dream	female	2007	3.27
Adelie	Dream	female	2008	3.41
Adelie	Dream	female	2009	3.36
Adelie	Dream	male	2007	4.10
Adelie	Dream	male	2008	4.10
Adelie	Dream	male	2009	3.94
Adelie	Dream	NA	2007	2.98
Adelie	Torgersen	female	2007	3.48
Adelie	Torgersen	female	2008	3.52
Adelie	Torgersen	female	2009	3.19
Adelie	Torgersen	male	2007	4.14
Adelie	Torgersen	male	2008	4.19
Adelie	Torgersen	male	2009	3.78
Adelie	Torgersen	NA	2007	3.68
Chinstrap	Dream	female	2007	3.57
Chinstrap	Dream	female	2008	3.47
Chinstrap	Dream	female	2009	3.52
Chinstrap	Dream	male	2007	3.82
Chinstrap	Dream	male	2008	4.13
Chinstrap	Dream	male	2009	3.93
Gentoo	Biscoe	female	2007	4.62
Gentoo	Biscoe	female	2008	4.63
Gentoo	Biscoe	female	2009	4.79
Gentoo	Biscoe	male	2007	5.55
Gentoo	Biscoe	male	2008	5.41
Gentoo	Biscoe	male	2009	5.51
Gentoo	Biscoe	NA	2007	4.10
Gentoo	Biscoe	NA	2008	4.65
Gentoo	Biscoe	NA	2009	4.80

#Tabela interativa:
media_massa %>%
  DT::datatable()

Tabelas podem ser escritas diretamente no markdown

Right	Left	Default	Center
12	12	12	12
123	123	123	123
1	1	1	1

Veja que a segunda linha definiu a posição dos elementos na tabela.

— Vamos ver um exemplo de relatório com a nossa rotina da aual de ggplot —

Bico de penguins: relação entre comprimento e espessura depende da espécie

Descrição dos dados:

• Este conjunto de dados contêm informações sobre 344 pinguins, de 3 espécies diferentes, coletadas de 3 ilhas no Arquipélago Palmer, na Antártica.

• O conjunto de dados abarca medições do tamanho e espessura dos bicos em mm, massa corporal em grama e tamanho das nadadeira em mm.

#Carregando os dados:
data("penguins")

#Resumo dos dados:
str(penguins)

## tibble [344 × 8] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ species          : Factor w/ 3 levels "Adelie","Chinstrap",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ island           : Factor w/ 3 levels "Biscoe","Dream",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
##  $ bill_length_mm   : num [1:344] 39.1 39.5 40.3 NA 36.7 39.3 38.9 39.2 34.1 42 ...
##  $ bill_depth_mm    : num [1:344] 18.7 17.4 18 NA 19.3 20.6 17.8 19.6 18.1 20.2 ...
##  $ flipper_length_mm: int [1:344] 181 186 195 NA 193 190 181 195 193 190 ...
##  $ body_mass_g      : int [1:344] 3750 3800 3250 NA 3450 3650 3625 4675 3475 4250 ...
##  $ sex              : Factor w/ 2 levels "female","male": 2 1 1 NA 1 2 1 2 NA NA ...
##  $ year             : int [1:344] 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 ...

#Removendo 'NAs'
penguins_clean<-na.omit(penguins)

Verificando a relação entre comprimento e espessura dos bicos:

Penguins

1.Para todo o gênero

## 
## Call:
## lm(formula = penguins_clean$bill_length_mm ~ penguins_clean$bill_depth_mm)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -12.9498  -3.9530  -0.3657   3.7327  15.5025 
## 
## Coefficients:
##                              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)                   54.8909     2.5673  21.380  < 2e-16 ***
## penguins_clean$bill_depth_mm  -0.6349     0.1486  -4.273 2.53e-05 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 5.332 on 331 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.05227,    Adjusted R-squared:  0.04941 
## F-statistic: 18.26 on 1 and 331 DF,  p-value: 2.528e-05

Fig.1 Relação entre comprimento e espessura dos bicos

• Encontramos um relação negativa entre as variáveis. Ou seja, nesse caso quanto mais comprido o bico, menor a sua espessura.

2.Para cada espécie:

## 
## Call:
## lm(formula = bill_depth_mm ~ bill_length_mm * species, data = na.omit(penguins))
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.6574 -0.6559 -0.0483  0.5203  3.4990 
## 
## Coefficients:
##                                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)                     11.48771    1.15987   9.904  < 2e-16 ***
## bill_length_mm                   0.17668    0.02981   5.928 7.79e-09 ***
## speciesChinstrap                -3.91857    2.06731  -1.895   0.0589 .  
## speciesGentoo                   -6.36675    1.77990  -3.577   0.0004 ***
## bill_length_mm:speciesChinstrap  0.04553    0.04594   0.991   0.3224    
## bill_length_mm:speciesGentoo     0.03093    0.04112   0.752   0.4525    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.9556 on 327 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7681, Adjusted R-squared:  0.7645 
## F-statistic: 216.6 on 5 and 327 DF,  p-value: < 2.2e-16

Fig.2 Relação entre comprimento e espessura dos bicos por espécies

• Nossos resultados indicam que a relação entre espessura e comprimento dos bicos depende da espécie e é inversa aquela encontrada para o gênero como um todo.

Bora costurar